近日，全球首批通用智能体（Agent）之一的 Manus 发布了预览版，其官方展示的效果令人震撼。不同于许多仅停留在“建议”层面的 AI，Manus 不仅展现出强大的任务规划能力，更在任务执行方面实现了质的飞跃，真正做到了从规划到执行的闭环。那么，Manus 究竟是如何运作的？它又凭什么敢于宣称重新定义通用 Agent？本文将带您深入了解 Manus 的工作流程（Workflow）、记忆机制（Memory）以及前端交互（Frontend Interaction），并解析其如何将计算机操作、深度研究、编码代理等多种技术融为一体，实现“少即是多”的智能涌现。
人工智能 (AI) 模型领域总是充满惊喜，每一次技术突破都能牵动业界的神经。近日，阿里巴巴千问团队在凌晨时分发布了其最新的推理模型 QwQ-32B，再次引发了广泛关注。
一个新团队突然发了一个首款通用型的项目：Manus。演示在此，我人直接看麻了。
Manus 源于拉丁语“手”，是一个能将您的想法转化为行动的通用人工智能代理。
本文整理了NVIDIA官网的数据，为你解开疑惑。
3月6日，阿里巴巴推出并开放源代码的全新推理模型通义千问QwQ-32B，据阿里官方发布信息显示，其在数学运算、编程开发与多领域应用的综合表现接近DeepSeek-R1水平，同时通过技术优化显著降低运行门槛，可实现普通显卡设备的本地化运行。
近期，AI 领域涌现出令人瞩目的进展，尤其是在大型语言模型 (LLM) 的推理能力提升方面。其中，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 正逐渐成为突破传统模型性能瓶颈的关键技术。不少研究已证实，RL 能够显著增强模型的推理能力。例如，DeepSeek R1 模型通过整合冷启动数据和多阶段训练，实现了深度思考和复杂推理，达到了当时的领先水平。